AML: Smartere Kundensegmentierung

Warum Ihre AML-Segmentierung nicht ausreicht

Sie nutzen eine AML-Lösung mit Regeln und Szenarien, die im Rahmen des Implementierungsprojekts aufgesetzt wurden. Sie generieren Warnmeldungen, sobald Transaktionen bestimmte Schwellenwerte überschreiten. Vielleicht haben Sie Ihre Kunden sogar bereits grob segmentiert – etwa in „Firmenkunden“ und „Privatkunden“, um diese Schwellenwerte besser zu steuern.

Klingt fortschrittlich, oder?

Nicht ganz.

Sind alle Privatpersonen gleich? Verhalten sich alle Unternehmen identisch?

Spoiler: Tun sie nicht.

Schwellenwerte auf Basis solch grober Kategorien festzulegen, ist in etwa so sinnvoll wie ein einheitliches Tempolimit für Fahrräder und Sportwagen – das ergibt keinen Sinn. Und auch die Aufsicht wird diesen Ansatz kaum akzeptieren.

Unser Clustering-Ansatz für Siron^®AML geht über diese Pauschalkategorien hinaus.

Durch die Analyse des tatsächlichen Transaktionsverhaltens Ihrer Kunden identifizieren wir aussagekräftige Untergruppen innerhalb jeder Kategorie. Stellen Sie sich statt nur „Unternehmen“ künftig „Sportwagen-Unternehmen“ und „Fahrrad-Unternehmen“ vor.

Wir nutzen fortgeschrittene statistische Methoden: Zunächst ermitteln wir relevante Korrelationsdimensionen, anschließend berechnen wir eine passende Anzahl an Clustern. Dabei kommt keine KI zum Einsatz – alles ist nachvollziehbar und prüferfreundlich.

Mit dieser verfeinerten Segmentierung können Sie:

• Präzisere Schwellenwerte festlegen
• Falschmeldungen reduzieren (weniger unnötige Alerts!)
• Verdächtige Aktivitäten gezielter erkennen

Der nächste Schritt: Backtesting

Sobald die neuen Untergruppen definiert sind, folgt der logische nächste Schritt: Backtesting. Wir unterstützen Sie bei der Feinjustierung der Schwellenwerte für diese neu identifizierten Gruppen – damit Ihr AML-System nicht nur regelkonform, sondern auch effizient arbeitet.

Sie möchten nicht länger in irrelevanten Alerts untergehen, sondern echte Risiken aufdecken?

Lassen Sie uns sprechen.